基于金字塔语义token全局信息增强的高分光学遥感影像变化检测 - 彭代锋; 翟晨晨; 周顶蔚; 张永军; 管海燕; 臧玉府 (测绘学报, 2024)
P237; 针对复杂背景、光谱变化等因素导致高分辨率遥感影像中细小地物检测缺失,几何结构检测不完整等问题,本文联合卷积网络和Transformer网络优势,提出一种基于金字塔语义token全局信息增强的变化检测网络(PST-GIENet).首先,利用无最大池化层的ResNet18网络提取多时相影像深度特征以构建融合特征,并采用联合注意力机制和深监督策略提高融合特征表达能力;然后,通过空间金字塔池化将影像特征表示为多尺度语义token,进而利用T ransformer编码器和解码器对融合特征空间进行全局上下文建模;最后,通过逐层上采样解码器生成最终变化图.为验证本文方法有效性,采用LEVIR-CD、CDD和 WHU-CD 3个公开变化检测数据集进行对比试验与分析,定量结果表明PST-GIENet在3个数据集中均取得最优精度指标,其F1值分别达到91.71％、96.16％和94.08％.目视结果表明PST-GIENet可有效抑制复杂背景、光谱变化等因素干扰,显著增强网络对地物边缘结构和多尺度变化的捕捉能力,取得最佳目视效果.